如何将数组列表转换为Spark dataframe

将数组列表转换为Spark DataFrame可以通过以下步骤实现：

导入必要的Spark相关库和类：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType}

创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Array to DataFrame")
  .master("local")
  .getOrCreate()

定义数组列表：

val arrayData = List(
  Row("John", "Doe"),
  Row("Jane", "Smith"),
  Row("Bob", "Johnson")
)

定义DataFrame的模式（schema）：

val schema = new StructType()
  .add(StructField("FirstName", StringType, true))
  .add(StructField("LastName", StringType, true))

将数组列表和模式转换为DataFrame：

val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(arrayData), schema)

现在，你已经成功将数组列表转换为Spark DataFrame。你可以使用DataFrame的各种操作和转换方法进行进一步的处理和分析。

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